3 cosas que los profesionales de B2B deberían saber sobre los datos en 2018

Mantenerse al día de los datos es una de las ventajas que pueden obtener los profesionales de B2B para captar a su audiencia.

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Los profesionales de B2B deben obtener datos de múltiples fuentes

Las marcas más exitosas de (B2B) están centradas en el comprador ya que ellos saben quien son sus compradores, conocen sus puntos débiles y cómo toman las decisiones de compra. Este tipo de ideas los conocen debido a los datos. En 2018, los profesionales en marketing B2B deben seguir confiando en los datos y realizar una investigación profunda para entender mejor las perspectivas de los clientes.

Tres cosas que todos los vendedores de B2B deberían saber sobre los datos en 2018:

1. Los datos pueden provenir de muchas fuentes y de muchas formas
Las empresas B2B deben obtener los datos de los clientes de múltiples fuentes. Una encuesta de septiembre de 2017 de Informa Engage descubrió que el 84% de los especialistas en marketing B2B de EE. UU. utilizan datos de sus herramientas de gestión de relaciones con clientes (CRM) y respuestas de encuestas de clientes para informar su comercialización. Otras fuentes populares de datos citadas por los encuestados incluyen registros de sitios y de transacciones (76%), análisis web y tráfico del sitio (71%) y clientes potenciales calificados en línea (49%).

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Datos Descriptivos

Aunque las fuentes de datos deberían ser variadas, generalmente B2Bs se centra en dos tipos de datos. El primero son los datos descriptivos, una categoría que incluye información demográfica y firmográfica sobre un comprador individual y la empresa para la que trabaja el comprador. Esto incluye conceptos básicos como nombres, títulos y detalles de los contactos. Pero también puede agregar un contexto como gráficos de organización de la compañía, informes de rendimiento, o incluso, presupuestos.

El segundo tipo de datos son los datos de comportamiento, que agregan información adicional sobre las interacciones del comprador con puntos de contacto de marketing y ventas en la web. Este tipo de datos te avisa de cosas como qué partes de contenido se han descargado, en qué páginas web se hizo clic y qué emails se abrieron.

2. Los datos necesitan ser analizados

Por supuesto, todos los datos de las marcas de B2B son bastante inútiles si no se gestionan adecuadamente.

En julio de 2017 Bluewolf realizó una investigación en la que descubrió que más de la mitad de las ventas profesionales de EE. UU. han invertido en análisis predictivos que aplican modelos estadísticos y técnicas de previsión a sus datos a través de la inteligencia artificial. Otros tipos de análisis populares incluyen los descriptivos, que agregan y extraen datos para proporcionar un resumen de datos históricos, y descubrir, un método que busca datos a través de patrones para revelar asociaciones previamente confusas.

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3. Realizar prácticas de datos con éxito no es fácil
Probablemente no sorprenda que casi nueve de cada 10 profesionales de marketing y ventas B2B en todo el mundo afirmen que el proceso de una estrategia de marketing basada en datos es complicada, según una investigación de julio de 2017 de Synthio.

Las razones de esas complejidades dependen de las circunstancias únicas de cada empresa B2B. Una encuesta de profesionales de marketing y ventas B2B de Demand Gen Report (DGR) encontró que el 83% dijo que tener datos viejos o desactualizados era un gran desafío para mantener la calidad de los datos. Además, el 71% dijo que simplemente no tienen el tiempo o los recursos necesarios para implementar un proceso efectivo. Finalmente, dos de cada tres respondieron que no tienen suficientes datos sobre los clientes actuales.

La habilidad es otro obstáculo importante para el éxito de marketing basado en datos, de acuerdo con una encuesta de octubre de 2017 de Adweek Brandshare y Dun & Bradstreet. Cuatro de cada diez profesionales de B2B de EE. UU. dijeron que carecían de experiencia en datos. También se señaló que los obstáculos eran fuentes de datos confiables de terceros, precisión de los datos e integración de las plataformas técnicas.

En 2018, los especialistas en marketing B2B necesitarán perfeccionar su experiencia en datos para seguir entendiendo a su público. Eso significa obtener datos de calidad de múltiples fuentes, construir la infraestructura adecuada para alojar y administrar todos los datos y, finalmente, darle sentido utilizando análisis y ciencia de datos.

Fuente:Aquí

El auge de la alfabetización de datos, la habilidad esencial de la economía digital

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Alfabetización de datos, la habilidad esencial de la economía digital

Ciertos inventos y revoluciones han cambiado para siempre, tras su adopción, el escenario económico global: la línea de ensamblaje y el automóvil, los aviones, el ordenador personal, los smartphones, las redes sociales… Quizá, las de mayor impacto a lo largo de toda la historia hayan sido la escritura, la imprenta e internet, las tres relacionadas con la comunicación. A fecha de hoy, nos asomamos (si es que no hemos saltado ya) a una nueva revolución digital, una que habría sido impensable hace simplemente algunos años atrás y que tiene en su razón de ser en los datos y la analítica.

Cada vez es más común escuchar conceptos relacionados con esta revolución, tales como “Big Data”, “Internet de las Cosas” o “inteligencia aumentada”. Tantos procesos, conceptos y proyectos están siendo descritos como “de datos” o relacionados con ellos que resulta difícil no toparse con una gran idea empresarial en la que no se contemple la analítica como una de sus bases.

Sin duda, dos de las causas del protagonismo de los datos en los negocios hoy en día ha sido la vertiginosa velocidad que hemos tomado en su adquisición y el volumen de información conseguido. La eclosión del Internet de las Cosas y de nuevos modelos de almacenamiento de datos más accesibles han cambiado el mundo de la analítica, y han hecho posible una acumulación de conocimiento a una velocidad difícil de asimilar. A finales de 2016, preveíamos que este año crearíamos un volumen de información tal que sobrepasará a los últimos 5.000 de la humanidad. Por su parte, Intel ha pronosticado que a finales de año existirán en torno a 26 objetos inteligentes por cada habitante de la Tierra (pasando de 2.000 millones de estos objetos en 2006 a 200.000 millones, 100 veces más). Ante estas cifras, sin duda cabe preguntarse cómo es posible crear este volumen de datos en tan poco tiempo.

A la vez que el volumen de datos crece, la habilidad de las compañías para analizarlos y gestionarlos también lo hace, principalmente por necesidad. No en vano IDC señaló en un reciente informe que El 38% de las empresas en España tiene dificultades para interpretar y analizar sus datos. Para hacer frente a este desafío, las compañías han puesto el acento principalmente en la adquisición de nueva tecnología, siempre con el objetivo de basar siempre sus decisiones en la evidencia. Sin embargo, la parte más importante de la ecuación es enteramente humana: la clave para sobrevivir en un mundo repleto de información es la habilidad para discernir los datos valiosos de los que no lo son. En otras palabras, identificar, en una inundación, dónde se encuentra el agua potable.

Harvard Business Review ya pronosticó en 2012 los problemas derivados de la falta de profesionales expertos en analítica y datos. Hoy, con un crecimiento de datos exponencial, el problema es si cabe más acuciante. No obstante, la solución no es que todos los profesionales sean científicos de datos, o incorporar un número infinito de ellos a la plantilla, sino que todos hablemos el lenguaje de los datos, que estemos “alfabetizados en datos”.

La alfabetización de datos es un fenómeno que conlleva una serie de habilidades. Desde leer y analizar datos hasta conversar con ellos, utilizarlos en un relato coherente para convencer al resto de miembros del equipo, a los clientes, a todos los stakeholders de la organización de cuál es la decisión más sólida, dejando la intuición a un lado; ser consciente de que “los datos” comunican una realidad, desterrando la idea de que “mis datos” comunican otra. Las empresas necesitan unas herramientas y una cultura corporativa analítica si quieren seguir siendo competitivas en un escenario híper-informado, mediante la toma de las decisiones correctas. Sin lugar a dudas, podemos afirmar que es el momento de hablar el lenguaje de los datos.

Fuente: Angélica Reyes